Model-Order Reduction of Massively Coupled Parameterized Systems via Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Parametrized Model Order Reduction (PMOR) methods reduce the full equations for large parametric networks into a reduced number of parametrized equations.The reduced model is obtained to match the variations in the response of the original full circuit due to the variations in its key design parameters.Applying the existing PMOR techniques to parametrized systems with many inputs often results in extremely large and dense reduced-order models.This thesis presents a new approach to construct parametrized reduced-order models for multi-parameter networks with many input/output terminals.The new method leverages the efficient application of the multi-parameter moment-matching-based approach by exploiting the superposition paradigm.By clustering the full equations into I would like to extend my sincere thanks and appreciation to my supervisor, Professor Michel Nakhla, who constantly pushed me to be professional and do the right thing despite the challenges I encountered.Without his persisting help, the task of completing this thesis could never have been accomplished.I would also like to express my sincere gratitude and appreciation to my cosupervisor Dr. Behzad Nouri.Having encouraging words and thoughtful, detailed feedback from you has been very important to me.I am particularly grateful for the time you have taken out of your schedules to complete this research and make this project possible.I am fortunate to have been a part of the CAD group.Thank you so much for your support through thick and thin.With such an organized, open, and helpful support system, every task, regardless of its difficulty, feels achievable.Finally, I want to extend my sincere gratitude to my family for their tremendous support and hope
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».